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基于数据资产与数据治理体系构建

课程编号:34922

课程价格:/天

课程时长:2 天

课程人气:261

行业类别:行业通用     

专业类别:管理技能 

授课讲师:王海

  • 课程说明
  • 讲师介绍
  • 选择同类课
【培训对象】


【培训收益】


前言:
1.大数据时代的高速发展逻辑
1)大数据技术冲击了整个商业体系
2)大数据的“摩尔定律”发展脉络
2.网络效率逻辑
1)数据智能逻辑
2)深度渗透逻辑
3.互联网金融为什么能颠覆的传统银行业
1)超级平台现象
2)非对称发展
3)商业新物种
4)金融新生态
4.数字经济全方位的深度渗透
1)“移动支付”改变了营销场景
2)在线化+数据化的深度演绎
3)金融行业转型策略——“网络化、数字化、智能化、云端化”顶层设计和战略布局

一、精准数据资产从何而来、如何应用
1.从数字到数据,再到资产
2.如何收集、处理海量数据
3.用户数据有哪些商业价值
二、大数据资源、资产应用
1.大数据时代的意义
2.数据挖掘技术——多学科的融合
3.数据挖掘的功能:分类、预测、推估、关联、聚类、可视化
4.数据将“猜”出并控制一切
实战案例分析:特朗普如何通过数据和算法来操控选民思想和结果
三、大数据技术与模型算法构建
1.大数据与算法模型的关系
2.算法改变金融行业经营策略
3.机器学习与算法技术
1)机器学习基本概念——深度学习与非深度学习
2)机器学习算法分类——有监督学习(分类、预测)、无监督学习(聚类、关联)
3)“千人千面”定义银行业务中的角色
4)BAT如何利用机器学习与算法影响整个金融行业
4.在金融征信风控数据模型
1)金融征信风控算法与模型的设计步骤
2)信用评分算法开发流程
3)社交网络算法在金融反欺诈中的应用
案例分析:蚂蚁金服征信算法与模型,快速识别用户价值与风险 

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